三菱ふそうトラックバス（以下、MFTBC）は7月24日、IoT（モノのインターネット）および機械学習を活用し、川崎製作所における構内搬送車両の稼働最適化に着手したと発表した。
この取り組みは、三次元加速度センサーを用いて構内搬送車両の稼働率を定量的に分析し、その結果を基に車両数の最適化を図るものである。
川崎製作所では、フォークリフトやターレトラックなど約300台の構内搬送車両が稼働しているが、今回のプロジェクトではそのうち約200台が対象となる。これらの車両は運転手を固定せず、日々の状況に応じて流動的に使用されている。頻繁に輸送が行われる場所では車両が不足し、運転手に待機時間が発生する一方で、輸送頻度が低い工程では車両が限られた時間しか稼働しないという課題があった。
MFTBCは、この取り組みで工場内の搬送車両の最適な配置を見出し、「必要な場所に必要な数の車両が必ずある」という環境を作り出すことで、工場内物流の業務効率化を図り、運転手の待機時間削減と車両レンタル費用およびメンテナンスコストの削減が期待されるとしている。
